【摘 要】
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运用数据挖掘技术对智慧校园云平台的学生行为数据进行多维分析,对高校学生校内消费行为和访问图书馆行为进行了分析,并根据智慧校园云平台学生数据的初步分析情况,将学生聚类分为正常活跃度群体、高活跃度群体、低活跃度群体、刻苦学习群体和体质较弱群体五大类.研究显示,学生行为在早午晚餐的就餐人数、就餐高峰和持续时间上均有较大的差异;6月和12月是学生群体进入图书馆学习的高峰期,且大部分学生选择在中午和晚上进入图书馆;高活跃度群体、低活跃度群体、刻苦学习群体和体质较弱群体是行为分析数据异常的群体,需要对这四类群体加以关
【机 构】
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西安航空职业技术学院党政办,西安710089
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运用数据挖掘技术对智慧校园云平台的学生行为数据进行多维分析,对高校学生校内消费行为和访问图书馆行为进行了分析,并根据智慧校园云平台学生数据的初步分析情况,将学生聚类分为正常活跃度群体、高活跃度群体、低活跃度群体、刻苦学习群体和体质较弱群体五大类.研究显示,学生行为在早午晚餐的就餐人数、就餐高峰和持续时间上均有较大的差异;6月和12月是学生群体进入图书馆学习的高峰期,且大部分学生选择在中午和晚上进入图书馆;高活跃度群体、低活跃度群体、刻苦学习群体和体质较弱群体是行为分析数据异常的群体,需要对这四类群体加以关注.
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